메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김형태 (한국원자력연구원) 한성진 (아이피트) 신정우 (아이피트) 박덕근 (아이피트)
저널정보
한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 비파괴검사학회지 제43권 제6호
발행연도
2023.12
수록면
468 - 474 (7page)
DOI
10.7779/JKSNT.2023.43.6.468

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
인공지능을 이용하여 보온재로 덮혀 있는 배관에서의 결함 신호를 구분하였다. 펄스와전류를 이용한 보온재 비해체 방식의 와전류탐상은 비접촉으로 높은 감도로 표면 결함을 검출할 수 있지만, 신호 판독에 있어서 검사자의 높은 숙련도가 요구된다. 인공지능을 도입하여 검사자의 숙련도를 대체하기 위하여 실험결과와 데이터를 인공지능으로 처리한 결과를 비교하였다. 10인치 배관에 각각 배관 두께 대비 깊이 50%의 결함을 직경 30 mm, 60 mm, 90 mm로 가공하여 펄스와전류를 이용하여 50 mm 두께를 가진 보온재 외부에서 내부결함을 측정하였다. 펄스와전류 신호만으로는 60 mm 이하의 결함에서는 결함 여부를 확인하기 어렵지만, 데이터를 인공지능으로 처리한 결과에서는 결함 여부를 확인할 수 있었다. 본 연구는 의미 없어 보이는 실험결과일지라도 인공지능을 이용하면 유용한 결과를 얻을 수 있음을 보여준다.
#보온재 비해체식 비파괴 검사 #펄스와전류 #결함 검출 #심층학습 #인공지능 #Nondestructive Testing of Insulated Pipe #Pulsed Eddy Current (PEC) #Flaw Detection #Insulated Pipe #Deep Learning #Artificial Intelligence (AI)

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 펄스와전류 측정
3. 인공지능 데이터 처리
4. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0